Edge computingとon-device AIの支持者は過度に楽観的になっている可能性があります。現在の重要な課題は、メモリ容量と帯域幅がこれらのアーキテクチャの真のボトルネックとなっていることです。

技術的な観点から見ると、オフラインAIモデルはネットワーク遅延を低減しますが、ローカルデバイスのメモリ制約により、大規模モデルの展開は厳しい課題に直面しています。これに対して、クラウドコンピューティングはネットワーク通信を伴いますが、十分なメモリリソースにアクセスできるため、複雑なタスク処理において依然として顕著な優位性があります。

メモリの問題は容量だけでなく、アクセス速度と帯域幅も関係しています。このインフラの短所を突破しない限り、エッジAIの理論的な優位性は実際の応用で十分に発揮されるのは難しいです。